KR20200107314A

KR20200107314A - 자동차의 납산 배터리 충전 제어 방법

Info

Publication number: KR20200107314A
Application number: KR1020190026250A
Authority: KR
Inventors: 임경현
Original assignee: 현대자동차주식회사; 기아자동차주식회사
Priority date: 2019-03-07
Filing date: 2019-03-07
Publication date: 2020-09-16

Abstract

본 발명은 리튬 배터리의 SOC(State of Charge), 상기 리튬 배터리의 DVRS(블랙박스) 동작시 SOC 소모량 및 상기 리튬 배터리의 SOC 회복수준(%)을 기준으로 에너지 밸런싱 가능 여부를 판단하는 단계 및 상기 에너지 밸런싱 가능 여부를 판단하는 단계에 의해 가능한 것으로 판단된 경우, 상기 리튬 배터리로부터 납산 배터리로의 전위차에 따른 저 전류 충전을 실시하는 단계를 포함하는 자동차의 납산 배터리 충전 제어 방법으로서, 본 발명에 의하면, 차량 운행패턴 학습을 통해 차량 운행패턴에 맞게 납산 배터리를 충전시킬 수 있다.

Description

자동차의 납산 배터리 충전 제어 방법{CHARGING CONTROL METHOD FOR LEAD-ACID BATTERY OF A VEHICLE}

본 발명은 자동차에 장착되는 납산 배터리의 충전을 제어하는 방법에 관한 것으로, 보조 배터리인 리튬배터리의 에너지 밸런싱과 관련된 것이다.

도 1은 본 발명에 관한 시스템으로서, 도 1에서 참조되는 바와 같이, 자동차에는 납산 배터리가 본체 배터리로서 장착되어 스타터(starter) 및 전장 부하에 전원을 공급하여 차량 전기의 주 에너지원으로서 이용된다.

또한, 차량에는 DVRS(블랙박스) 등에 전원을 공급하기 위한 리튬배터리 팩이 구비되며, 이에는 리튬배터리셀과 제어부로서 BMS(Battery Management System)가 포함된다.

일반적으로 배터리는 화학적 에너지를 전기적 에너지로 사용할 수 있도록 하는 것으로서 방전될 경우 충전하면 다시 배터리의 기능을 회복할 수 있다.

그러나, 장시간 경과하게 되면 그 성능이 점차 떨어져 폐기될 수밖에 없다.

특히, 차량 방치시 방치 암전류에 의해서 배터리 방전이 발생되어 실도로 연비가 악화될 수 있고, 방치기간에 비례하여 배터리의 내구수명이 저하되는 현상이 발생한다.

또한, 이를 재충전하는 방법을 도입하더라도 차량의 사용자별 운행 패턴이 상이하여 일률적인 제어에 의해 적절한 배터리 충전을 기대하기 어려운 점도 있다.

이상의 배경기술에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 돕기 위한 것으로서, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.

한국공개특허공보 제10-2013-0040300호

본 발명은 상술한 문제점을 해결하고자 안출된 것으로서, 본 발명은 차량 운행패턴 학습을 통해 차량 운행패턴에 맞게 납산 배터리를 충전시킬 수 있는 자동차의 납산 배터리 충전 제어 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

본 발명의 일 관점에 의한 자동차의 납산 배터리 충전 제어 방법은, 리튬 배터리의 SOC(State of Charge), 상기 리튬 배터리의 DVRS(블랙박스) 동작시 SOC 소모량 및 상기 리튬 배터리의 SOC 회복수준(%)을 기준으로 에너지 밸런싱 가능 여부를 판단하는 단계 및 상기 에너지 밸런싱 가능 여부를 판단하는 단계에 의해 가능한 것으로 판단된 경우, 상기 리튬 배터리로부터 납산 배터리로의 전위차에 따른 저 전류 충전을 실시하는 단계를 포함한다.

여기서, 상기 에너지 밸런싱 가능 여부를 판단하는 단계는 리튬 배터리의 SOC(State of Charge) + 상기 리튬 배터리의 DVRS(블랙박스) 동작시 SOC 소모량 - 상기 리튬 배터리의 SOC 회복수준(%)이 D%보다 큰 경우에, 에너지 밸런싱이 가능한 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 저 전류 충전을 실시하는 단계는 상기 리튬 배터리 충전 상태가 E%가 될 때까지 실시하는 것을 특징으로 한다.

한편, 상기 에너지 밸런싱 가능 여부를 판단하는 단계 이전에, 차량 시동 off시 상기 DVRS 동작 시간을 학습하는 단계, 상기 리튬 배터리의 SOC 회복 수준을 학습하는 단계 및 차량의 평균 방치기간을 학습하는 단계를 더 포함할 수 있다.

나아가, 상기 납산 배터리의 충전상태를 판단하는 단계를 더 포함하여, 상기 납산 배터리의 충전상태가 A% 미만인 경우, 에너지 밸런싱 가능 여부를 판단하는 단계를 실시하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 리튬 배터리의 충전상태를 판단하는 단계를 더 포함하여, 상기 리튬 배터리의 충전상태가 B% 초과인 경우, 에너지 밸런싱 가능 여부를 판단하는 단계를 실시하는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 차량의 평균 방치기간을 학습하는 단계에 의한 방치기간 학습값이 C일 초과인 경우, 에너지 밸런싱 가능 여부를 판단하는 단계를 실시하는 것을 특징으로 한다.

더불어, 상기 방치기간 학습값이 F일을 초과하는 경우, 상기 저 전류 충전을 실시하는 단계는 복수 회에 나누어 실시하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 자동차의 납산 배터리 충전 제어 방법에 의하면, 차량의 운행패턴에 맞도록 납산 배터리를 충전 제어함으로써 차량 방치에 따른 배터리 내구수명의 악화를 방지할 수 있다.

그에 의해, 배터리 에너지 유지를 통한 실도로 연비 개선을 도모할 수 있다.

도 1은 본 발명에 의한 충전 시스템을 개략적으로 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에 의한 자동차의 납산 배터리 충전 제어 방법을 도시한 것이다.

본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.

본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함에 있어서, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지의 기술이나 반복적인 설명은 그 설명을 줄이거나 생략하기로 한다.

도 1은 본 발명에 의한 충전 시스템을 개략적으로 도시한 것이고, 도 2는 본 발명에 의한 자동차의 납산 배터리 충전 제어 방법을 도시한 것이다.

이하, 도 1 및 도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 의한 자동차의 납산 배터리 충전 제어 방법을 설명하기로 한다.

도 1에서 참조되는 바와 같이, 자동차에는 납산 배터리가 본체 배터리로서 장착되어 스타터(starter) 및 전장 부하에 전원을 공급하여 차량 전기의 주 에너지원으로서 이용된다.

이러한 시스템 상 시동이 On시에는 알터네이터에 의해 납산 배터리와 리튬 배터리가 동시에 충전되고, 시동이 Off시에는 리튬 배터리에서만 DVRS(블랙박스)에 전원을 공급한다.

그리고, 본 발명은 위의 문제점을 개선하기 위해, 시동 off 중에 BMS 대전류 스위칭을 통해서 리튬 배터리로부터 납산 배터리로의 에너지 밸런싱을 수행하는 것이다.

이는 표 1에서 확인되는 바와 같이, 물성의 차이로 인해 리튬 배터리의 충전 상태별 전압이 납산 배터리의 충전상태별 전압보다 높기 때문에 가능하다.

SOC (충전상태)	리튬 배터리 전압	납산 배터리 전압	비고
100%	13.3	12.9	리튬 배터리 SOC 50% 이상 영역, 전위차를 이용한 납산 배터리 충전
90%	13.2	12.8
805	13.1	12.7
70%	13.0	12.6
60%	12.9	12.5

본 발명은 이 같이 리튬 배터리에 의해서 납산 배터리를 효율적으로 충전하기 위해서 사용 패턴 학습을 통해 에너지 밸런싱 종료 SOC를 리튬배터리 팩에 내장된 BMS에 의해 연산한다.

이는 에너지 밸런싱 종료 SOC를 연산하여 차회 DVRS 동작시 사용자가 요구하는 시간을 확보하기 위함이다.

사용 패턴 학습은 구체적으로, DVRS 동작시간 학습(S11), 차량 운행 중 리튬배터리 SOC 회복 수준 학습, 운행 패턴 분석을 통한 방치기간 학습(S12)을 수행한다.

DVRS 동작시간 학습(S11)은 key off 이후 리튬 배터리 전류 소모 시간 기준으로 DVRS 동작시간을 학습한다.

즉, 리튬배터리의 소모전류와 리튬배터리의 전류소모 시간을 계산함으로써 DVRS 동작시간을 학습한다.

그리고, 차량 운행 중 리튬 배터리 SOC 회복 수준 학습(S12)은 리튬 배터리 BMS에 SOC 이력을 저장하여 엔진 ON시 회복 평균 SOC를 연산하여 학습한다.

또한, 운행 패턴 분석을 통한 방치기간 학습(S12)을 통해서, 평균 방치 기간이 2일 미만인 경우에는 DVRS 동작영역 확보를 위해 에너지 밸런싱을 미실시하고, 평균 방치기간이 7일 이상의 경우에는 납산 배터리 상태 유지를 위해 방치기간 ㆇ 2 주기마다 밸런싱이 실시되도록 한다.

이는 7일 이내에도 운행 가능성이 있으므로 너무 많은 에너지를 밸런싱하지 않기 위함이다.

이러한 학습값에 의한 에너지 밸런싱 여부를 표 2에 정리하였다.

DVRS 동작 SOC 거동	DVRS 동작시간 학습값	방지치간 학습값	SOC 회복수준 학습값	에너지 밸런싱 SOC 거동	차량 운행
90%->70%	2시간	1일	20%	미실시	70%->90%
90%->70%	2시간	3일	20%	미실시	70%->90%
90%->70%	2시간	4일	40%	70%->50%(20% 밸런싱)	50%->90%
90%->50%	4시간	6일	40%	미실시	50%->90%
90%->70%	2시간	8일	60%	1차 70%->50%(20% 밸런싱) 2차 70%->50%(20% 밸런싱) 실시 주기 4일	30%->90%
90%->50%	4시간	10일	60%	1차 50%->40%(10% 밸런싱) 2차 40%->30%(10% 밸런싱) 실시 주기 5일	70%->90%
DVRS 1시간 SCO 10% 소모	비고			실시주기-방치기간÷2	회복 충전

이상의 학습 이후, 납산 배터리의 충전상태를 판단한다(S13). 즉, 납산 배터리의 충전상태가 A% 미만인 경우에 에너지 밸런싱이 진행되도록 한다.

그리고, 리튬 배터리의 충전상태를 판단하여(S14), 리튬 배터리의 상태가 B%보다 클 경우에 에너지 밸런싱을 실시하고, 그렇지 않은 경우 미실시한다.

다음, S12에 의한 평균 방치기간 학습값을 판단한다(S15). 평균 방치기간 학습값이 C일 보다 클 경우에 제어를 진행하고, 그보다 짧은 경우에는 에너지 밸런싱의 효과도 없을뿐더러 DVRS 사용이 빈번하므로, DVRS 동작시간 확보를 위해 종료하는 것이다.

그런 다음, 충전 가능여부를 판단한다(S16). 즉, DVRS SOC 소모량 + 리튬 배터리 SOC ?? SOC 회복 수준 학습값이 D%보다 커야만 한다.

SOC 회복 수준이 이를 만족하지 못하면 차회 DVRS 동작 시간의 확보가 불가능하다고 판단하기 때문이다.

이상의 조건을 만족하게 되면, 저 전류 충전(에너지 밸런싱량)을 실시한다(S17). 즉, 리튬 배터리로부터 납산 배터리 방향으로 전위차에 따른 충전을 실시하고, 리튬 배터리의 충전상태가 E%보다 작으면 종료하고, 그렇지 않으면 계속해서 S17을 실시한다.

다만, 에너지 밸런싱량은 방치기간이 F일보다 크면 2회에 나누어 충전이 실시되게 할 수 있다.

이상과 같이 본 발명은 차량의 사용 패턴 학습을 통해서 합리적으로 리튬 배터리로부터 납산 배터리로의 전위차에 의한 충전이 가능하게 하여 배터리 내구 수명 악화가 방지되게 한다.

이상과 같은 본 발명은 예시된 도면을 참조하여 설명되었지만, 기재된 실시 예에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양하게 수정 및 변형될 수 있음은 이 기술의 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다. 따라서 그러한 수정 예 또는 변형 예들은 본 발명의 특허청구범위에 속한다 하여야 할 것이며, 본 발명의 권리범위는 첨부된 특허청구범위에 기초하여 해석되어야 할 것이다.

S11 : DVRS 동작 시간 학습
S12 : SOC 회복 수준 학습 및 평균 방치기간 학습
S13 : 납산 배터리 충전상태 판단
S14 : 리튬 배터리 충전상태 판단
S15 : 평균 방치기간 학습값 판단
S16 : 충전 가능여부 판단
S17 : 저 전류 충전 제어
S18 : 충전 계속여부 판단

Claims

리튬 배터리의 SOC(State of Charge), 상기 리튬 배터리의 DVRS(블랙박스) 동작시 SOC 소모량 및 상기 리튬 배터리의 SOC 회복수준(%)을 기준으로 에너지 밸런싱 가능 여부를 판단하는 단계; 및
상기 에너지 밸런싱 가능 여부를 판단하는 단계에 의해 가능한 것으로 판단된 경우, 상기 리튬 배터리로부터 납산 배터리로의 전위차에 따른 저 전류 충전을 실시하는 단계를 포함하는,
자동차의 납산 배터리 충전 제어 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 에너지 밸런싱 가능 여부를 판단하는 단계는 리튬 배터리의 SOC(State of Charge) + 상기 리튬 배터리의 DVRS(블랙박스) 동작시 SOC 소모량 - 상기 리튬 배터리의 SOC 회복수준(%)이 D%보다 큰 경우에, 에너지 밸런싱이 가능한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는,
자동차의 납산 배터리 충전 제어 방법.
청구항 2에 있어서,
상기 저 전류 충전을 실시하는 단계는 상기 리튬 배터리 충전 상태가 E%가 될 때까지 실시하는 것을 특징으로 하는,
자동차의 납산 배터리 충전 제어 방법.
청구항 2에 있어서,
상기 에너지 밸런싱 가능 여부를 판단하는 단계 이전에,
차량 시동 off시 상기 DVRS 동작 시간을 학습하는 단계;
상기 리튬 배터리의 SOC 회복 수준을 학습하는 단계; 및
차량의 평균 방치기간을 학습하는 단계를 더 포함하는,
자동차의 납산 배터리 충전 제어 방법.
청구항 4에 있어서,
상기 납산 배터리의 충전상태를 판단하는 단계를 더 포함하여, 상기 납산 배터리의 충전상태가 A% 미만인 경우, 에너지 밸런싱 가능 여부를 판단하는 단계를 실시하는 것을 특징으로 하는,
자동차의 납산 배터리 충전 제어 방법.
청구항 4에 있어서,
상기 리튬 배터리의 충전상태를 판단하는 단계를 더 포함하여, 상기 리튬 배터리의 충전상태가 B% 초과인 경우, 에너지 밸런싱 가능 여부를 판단하는 단계를 실시하는 것을 특징으로 하는,
자동차의 납산 배터리 충전 제어 방법.
청구항 4에 있어서,
상기 차량의 평균 방치기간을 학습하는 단계에 의한 방치기간 학습값이 C일 초과인 경우, 에너지 밸런싱 가능 여부를 판단하는 단계를 실시하는 것을 특징으로 하는,
자동차의 납산 배터리 충전 제어 방법.
청구항 7에 있어서,
상기 방치기간 학습값이 F일을 초과하는 경우, 상기 저 전류 충전을 실시하는 단계는 복수 회에 나누어 실시하는 것을 특징으로 하는,
자동차의 납산 배터리 충전 제어 방법.